Análise multiatributos sísmicos e aprendizado de máquinas aplicados à detecção de rochas ígneas no pré-sal da Bacia de Santos - Rodrigues, Victor Lebre Fiaux (2023)
Os reservatórios carbonáticos da seção pré-sal estão entre as descobertas recentes mais importantes das últimas décadas, transformando a Bacia de Santos num dos principais focos exploratórios de hidrocarbonetos no Brasil. Estes reservatórios são marcados por intercalações com intrusões vulcânicas, de diversas idades. A presença dessas rochas diminui o potencial das reservas e pode representar riscos à etapa de perfuração. A alta profundidade da seção de interesse, e consequente reduzida resolução sísmica, associada às características petrofísicas das intrusões ígneas, tornam sua identificação desafiadora. Técnicas de classificação automática, na forma de algoritmos de agrupamento, permitem a análise simultânea de dados de alta dimensionalidade, agrupando-os em classes que compartilham características ao longo dessas dimensões. No contexto dos dados de sísmica de reflexão, a alta dimensionalidade é alcançada a partir da extração de diversos atributos sísmicos com o objetivo de identificar diferentes fácies sísmicas, com o potencial de identificar feições não visíveis no dado de amplitude. O potencial de três algoritmos, K-Means, Mapas Auto-organizáveis de Kohonen e Modelos de Mistura Gaussiana, é avaliado na identificação de fácies correspondentes à presença das intrusões ígneas em dados sísmicos da região do Campo de Mero, com o objetivo de desenvolver uma rotina para aplicação em outras área de contexto geológico similar, em frente exploratória, quando não há disposição de processamentos sísmicos avançados, na forma de forma de inversões sísmicas elásticas ou outros processamentos de alto custo computacional, que possa ser realizado pelo geocientista de exploração, em sua própria estação de trabalho.